He puesto al Códice de OpenAI a trabajar en serio. Literalmente. Juntos desarrollamos un sistema de gestión de tareas para la aplicación de código abierto DepanFx, centrado en resolver el problema de la carga asincrónica de archivos que causaba notables bloqueos en la interfaz de usuario. Gracias a las funcionalidades propuestas por Códice pudimos evitar que el bucle de UX se bloquease y aportamos una experiencia aceptable para la notificación y seguimiento de la ejecución de tareas.

El desarrollo práctico combinó varias fases: especificación inicial, generación de código, integración, refactor y ajustes finales. Con la ayuda de Códice añadí la carga asincrónica de archivos y soporte robusto de gestión de tareas en aproximadamente cuatro días, y tras ampliar funcionalidades y limpieza del código llegamos a casi cuatro mil líneas de nuevo software para gestión de tareas. En tareas de plantilla rutinaria Códice produjo más de tres mil líneas de código funcional en un solo día, manejando correctamente matices típicos de programación concurrente como InterruptedException.

No obstante, Códice también exigió supervisión estrecha. Como un becario muy entusiasta tiende a sobreingenierizar y a encajar mal la encapsulación. La sabiduría y la experiencia humana fueron necesarias para decidir si rehacer sus propuestas o replantear objetivos. A diferencia de los humanos, los sistemas de IA requieren especificaciones claras: un buen prompt con objetivos detallados y un enfoque incremental facilitó resultados útiles. Mi flujo de trabajo acabó siendo iterativo: pedir a Códice cambios, traerlos como PR, fusionarlos en una rama de desarrollo controlada y refinar manualmente.

El camino hasta obtener código aceptable implicó diseño y experimentación. Un documento de dos páginas con consideraciones de diseño y la instrucción de avanzar incrementalmente bastaron para encauzar la generación. La primera propuesta de Códice ofreció un módulo Java para manejar tareas que funcionaba pero era excesivamente complejo. Separar clases internas, eliminar UUIDs innecesarios y reorganizar responsabilidades permitió convertir ese bosque en una estructura clara: en unas pocas horas obtuvimos más de 800 líneas de gestión de tareas sólidas.

La interfaz de usuario fue otra área donde Códice brilló en trabajo de campo verde. Generó cientos de definiciones rutinarias y enlazado entre vistas y orígenes de datos, permitiendo crear paneles y ventanas emergentes para el control de tareas asincrónicas. En un día avanzamos más de 3 000 líneas que, sin embargo, al principio no interactuaban con el sistema existente por falta de acoplamiento correcto entre carga de recursos y su renderizado.

La transición de un modelo monohilo a multi-hilo fue lo más desafiante. Códice falló en su primer intento: código duplicado, caminos de apertura y carga confundidos, y acoplamientos que impedían convertir la carga de recursos en tareas asincrónicas. La solución requirió experimentación humana, reestructuración de responsabilidades y cambios en las declaraciones de recursos integrados. En este punto mi IDE y experiencia fueron tan importantes como la IA; dudo que Códice hubiera encontrado ese refactor limpio por sí solo.

Con la reestructuración adecuada y un prompt más específico, Códice propuso una arquitectura clara: paquetes de tareas por módulo con una clase Module Server que centraliza la interacción con el monitor de tareas, clases Task que implementan la API de control y métodos de servicio que encapsulan la lógica compartida de creación y gestión de tareas. Este patrón escaló bien y se extendió fácilmente al arranque de sesión, mejorando considerablemente el tiempo percibido de inicio de la aplicación.

El resultado práctico fue satisfactorio. DepanFx abrió archivos grandes sin bloquear la UX y mostró de forma automática un monitor de tareas cuando había tareas activas. Ajustes finales incluyeron retrasos breves antes de mostrar diálogos emergentes para evitar distracciones en tareas muy cortas y pequeñas mejoras en el layout de renderizado. Muchas de estas correcciones fueron simples ediciones manuales y copia-pega sin necesidad de más ayuda de Códice.

Conclusión breve: Códice fue una ventaja real para implementar un gestor de tareas en DepanFx. Fortalezas: rapidez en desarrollo sobre terreno nuevo y generación eficiente de código rutinario, manejo correcto de excepciones concurrentes y buen soporte para componentes UI. Desafíos: tendencia al sobreingenierado, encapsulación pobre y poca iniciativa para proponer refactors estructurales profundos. En resumen, la generación de código por IA es una herramienta de productividad potente cuando se usa para comportamientos bien entendidos, pero requiere la guía y verificación humanas: confiar pero comprobar.

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